[논문리뷰] A Conditional No-Hair Theorem for Transformers: How Language Models Forget Their Prompt본 논문은 Transformer 기반 LLM이 긴 Text를 생성할 때 시스템 프롬프트의 지시사항이나 초기 Context를 잊어버리는 현상, 즉 'Instruction Drift' 또는 'Prompt Forgetting'의 근본적인 원인과 속도를 규명하고자 합니다.#Review#Transformer#Prompt Forgetting#Power Law Decay#Attention Dilution#Relay Mechanism#Conditional No-Hair Theorem#LLM Memory2026년 10월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ReactVAU: A Slow-Fast Decoupled Framework for Streaming Video Anomaly Understanding본 논문은 기존의 고성능 VAU 모델들이 전체 영상 정보를 미리 파악해야 하는 Offline Inference 방식에 의존함에 따라 실시간 스트리밍 환경에서 적용 불가능하다는 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#Video Anomaly Understanding#Streaming Video Understanding#Multimodal LLM#LLM Memory#Slow-Fast Decoupled Framework2026년 9월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LatentMem: Customizing Latent Memory for Multi-Agent Systems본 논문은 LLM 기반 멀티 에이전트 시스템(MAS)의 메모리 설계가 겪는 두 가지 근본적인 문제, 즉 (i) 역할 인지적 맞춤화 부재로 인한 메모리 동질화 와 (ii) 과도하게 세분화된 메모리 항목으로 인한 정보 과부하 를 해결하고자 합니다.#Review#Multi-Agent Systems#LLM Memory#Latent Representation#Role-Aware#Token Efficiency#Policy Optimization#Continual Adaptation2026년 2월 5일댓글 수 로딩 중